Sejam S Um Espaço Amostral A E B Eventos Associados A S

ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE- ATIVIDADE PARCIAL Curso: 3º Período Aluno: Nota: Professor: Carla Renata dos S. Sousa Data: Valor: 1.Dado o rol de medidas das alturas (dadas em cm) de uma amostra de 100 indivíduos de uma faculdade: a) A média aritmética 171,4 b) A mediana amostral 170 c) A moda 168 d) a amplitude amostral; 39 e) O desvio padrão amostral 8,11 f) Faça um gráfico que melhor se adéqüe aos dados. g) Faça um breve comentário sobre os valores…

modificada em língua portuguesa ou qualquer outro idioma. Diagramado no Brasil 2012. 3 Legenda de Ícones Leitura Obrigatória Agora é a sua vez Vídeos Links Importantes Ver Resposta Finalizando i a lf h g k t sv ud r i e b mq l nc p x w o z j x y i Glossário Referências Início 4 Nossa Missão, Nossos Valores Desde sua fundação, em 1994, os fundamentos da “Anhanguera Educacional” têm sido o principal motivo do seu crescimento.…

técnicas diferentes para seus estudos. 2 DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE Probabilidade é uma palavra derivada do Latim probare que quer dizer provar. É o estudo usado para entender as chances de que ocorra uma dada situação ou evento, em determinadas circunstâncias que não apresentam certeza absoluta do resultado. Ou seja, indica um resultado incerto, porém o mais próximo do correto possível tendo por base o conhecimento das chances de ocorrência de tais…

Variável Aleatória (VA) Seja E um experimento com um espaço amostral associado S. Uma função X que associa a cada elemento de S um número real x = X(S) é denominada variável aleatória. Ex: Seja S o espaço amostral obtido no lançamento de 3 moedas. Seja X a variável aleatória definida como sendo o números de caras da sequência, isto é, X(S)=x= número de caras no lançamento de 3 moedas. O conjunto de valores da variável aleatória X é X(S) = {0, 1, 2, 3}, pois:…

Probabilidade Conjunta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5.1 Probabilidades Marginais. . . . . . . . . . . . . . 1.6 Probabilidade Condicional. . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6.1 Regra de Bayes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7 Eventos independentes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.8 Experimentos sequenciais e diagramas em árvore . . . . 1.9 Exercícios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .…

138 5.5 Áreas Abaixo da Curva Normal 139 6. Métodos de Amostragem e Distribuições Amostrais 147 6.1 Amostragem Probabilística 148 6.2 Teorema do Limite Central 151 6.3 Estimativa de Ponto 153 6.4 Estimativa de Intervalo 153 6.5 Intervalo de Confiança para Uma Proporção Populacional 154 6.6 Fator de Correção de População Finita 156 6.7 Selecionando uma Amostra 157 6.8 Tamanho Amostral para Estimativa de Proporções 157 7. Teste de Hipóteses – Amostras Grandes…

realidade. Específicos: Compreender os conceitos de população, amostra e variável. Construir, ler, analisar e interpretar vários tipos de gráficos. Resolver problemas que envolvam os conceitos de estatística. Determinar a probabilidade de um evento num espaço amostra finito, independente da experimentação. Compreender e aplicar o conceito de distribuição binomial no cálculo de probabilidades. Inter-relação da Disciplina Horizontal: As aplicações da disciplina são processadas de forma a…

pesquisas, coleta de dados e descrição de populações. Portanto, porque devo estudar estatística? 02 Problema: Como distinguir entre estatística descritiva e estatística Inferencial? Qual a importância da inferência estatística para a Estatística II? B) Conhecimentos UMA VISÃO GERAL SOBRE ESTATÍSTICA Por causa da enxurrada de dados coletados, referente a todas as particularidades de negócios, o uso de técnicas estatísticas tornou-se uma ferramenta indispensável para um gerenciamento…

Matemática Organizadores Antônio Carlos Brolezzi Elvia Mureb Sallum Martha S. Monteiro Elaboradoras Cristina Cerri Lisbeth K. Cordani Nome do Aluno 2 módulo GOVERNO DO ESTADO DE SÃO PAULO Governador: Geraldo Alckmin Secretaria de Estado da Educação de São Paulo Secretário: Gabriel Benedito Issac Chalita Coordenadoria de Estudos e Normas Pedagógicas – CENP Coordenadora: Sonia Maria Silva UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO Reitor: Adolpho José Melfi Pró-Reitora de Graduação Sonia Teresinha de Sousa

valor numérico, mas somente a posição. EXEMPLO 1: Seja o conjunto A={7 8 10 5 3 2 6} Rol: 2 3 5 6 7 8 10 então: ~ x=6 EXEMPLO 2: Seja o conjunto B = {10 11 12 13 15 9 200 1000 } Rol: 9 10 11 12 13 15 200 1000 então: ~ x = 12 + 13 = 12,5 2 2.3.3 MODA ( x$ ): Moda(s) de um conjunto de valores é o valor(es) de freqüência máxima. EXEMPLO 1: Seja o conjunto B = {13 10 11 12 13 15 9 200 1000 } xˆ = 13 Distribuição Normal : x=~ x = xˆ 2.3.4 FRACTIS: Quartis, Decis e Percentis. 2.3.4.1…